一、判别中国人腕关节性别的研究（论文文献综述）
严纯贤[1]（2021）在《非接触式人体膝关节运动状态监测方法的研究》文中研究说明随着国内社会老龄化程度地加重,人体健康问题也越来越突出并逐渐引起重视。常言道“人老腿先衰”,膝关节的健康状况紧密联系着人们的运动机能从而影响日常生活。传统穿戴式评估膝关节健康的方式存在依赖医学设备、穿戴复杂、非医务人员操作困难等问题。针对传统监测手段缺陷,利用光学原理提取关键信息并建立膝关节运动模型,开展膝关节健康监测的非接触式技术研究具有应用价值和研究意义。论文的主要工作和创新性如下:（1）基于深度相机搭建了膝关节运动图像数据集,通过自主设计的标注软件在数据集中标注了深度图像的人体主要关节和辅助点,并采用融合Dense Net和A2J的神经网络构建了增加股四头肌辅助点的人体主要关节模型,取得了PCK@0.2时94.03%的精确度。（2）在已有人体髋-膝-踝关节运动模型基础上,提出了增加股四头肌辅助点的改进模型;利用Kalman滤波算法对提取到的膝关节相关运动信息进行了实时降噪去干扰处理;基于HSS、AKS、Lysholm三种医学评分量表设计了增加辅助点的非接触式特有膝关节评分标准和健康指标。（3）完成了非接触式人体膝关节健康监测系统的设计,包括系统设备的软硬件研发,提供了术前预防和术后康复两种监测模式。通过对监测系统进行志愿者的测试实验,首先对照了传统惯性测量单元（IMU）,结果显示非接触式系统可以监测出高度符合真实情况的运动状态;其次对比了传统医学膝关节评分量表的评估效果,非接触式系统评估结果达到了误差为5.95%的性能,最终验证了非接触式人体膝关节健康监测系统的实用价值。论文的研究方法完成了对人体膝关节健康交互式、全方位、全周期地有效监测,监测系统具有良好的鲁棒性和有效性,实现了非接触式监测膝关节健康方法和简易、方便地膝关节健康管理目标。
张宇[2]（2021）在《神经认知步态康复机器人的多模感知与交互设计》文中提出当前我国进入老龄化社会,脑中枢系统疾病（脑卒中、帕金森症、痴呆等）发病率逐年升高,其带来的社会医疗、康复与护理等需求面临巨大挑战,研发先进的认知-运动功能康复机器人系统,已成为国内外康复工程和机器人领域的一个研究热点,然而康复机器人和助老机器人之间仍存在“后康复期”或者“康复平台期”的空白,尤其是家庭或者社区医疗机构场景中,面向伴有认知障碍、脑神经损伤的老年人群,缺乏可进行“感知-认知-运动”整合训练的认知运动康复机器人。本文围绕神经认知运动康复机器人的新型“感知-认知-运动”多模态智能感知系统的设计展开研究,重点构建“感知-认知-运动”协同训练反馈的多模态智能感知交互方法,实现康复机器人从“功能辅助”到“指导教师”的跨越,在机器人上实现人体姿态估计,探究利用视频图像判别人体稳定性的方法。主要研究内容有:（1）人体稳定性的研究,利用Vicon运动捕捉系统采集了详细的人体运动数据,对人体做不同动作时的稳定性进行了分析,利用单杆加足倒立摆模型,计算出了人体质心的动态稳定域,找到了一种判别人体失稳的计算方法;（2）对于存在认知障碍、脑神经损伤的需要认知-运动康复的老龄人群,基于类人机器人Pepper开发了一款神经认知步态康复机器人,利用机器人进行多模态感知与人机交互,深入研究了机器人的语音对话系统,实时地图构建与精准定位技术,实时人体追踪与避障功能,以便能够适应该类人群的运动康复和居家看护;（3）利用人工智能领域的人体姿态估计技术与机器人技术进行融合,实现了康复机器人的人体姿态估计,通过机器人的视觉进行人体关节点位置的检测,使机器人能够快速对目标的当前姿态、运动情况进行获取,根据人体姿态信息可以计算人体动态稳定域,探究通过人体运动的视频图像来判断人体稳定性的可行性解决方案;（4）将上述研究内容和神经认知步态康复机器人进行临床应用和第三方权威机构检测认证,验证了神经认知步态康复机器人对认知-运动协同训练起到正作用,为脑神经损伤和认知障碍人群提供了一种新的康复训练方法,为医疗康复机器人的发展指出了一个新的发展方向。
李鹏珍[3]（2021）在《山西大同东信广场北魏墓地人骨研究》文中认为拓跋鲜卑建立的北魏王朝在公元398年至公元494年期间定都平城,这一时期其封建统治渐趋完善,大同及周边地区得到了大规模的开发,包括汉与鲜卑在内的各人群在此地交流、汇合。东信广场墓地作为目前在平城地区已发现规模最大的北魏墓群,其出土的人骨材料对于丰富、完善该地区人群的种族特征以及探索与周边人群的关系等问题具有重要的学术价值。本文以东信广场北魏墓地的人骨遗存为研究对象,以颅骨测量学、生物统计学为主要手段,重点研究该组居民的体质特征及人群构成情况并探讨该组人群与周边人群的流动状况。结果表明,东信墓地古代居民的颅骨形态与亚洲蒙古人种东亚类型及东北亚类型较为接近。欧式距离系数和聚类分析结果显示,东信北魏组古代居民的体质特征呈现常乐组与大同南郊组相混合的特征,体质类型比较复杂和多样,东信北魏组的体质特征主要是“古中原类型”,但也受过鲜卑等其他人群的影响。此外,可见4例个体在颅面部形态上具有明显的欧罗巴人种因素特征,结合文献记载与考古材料,认为其身份与来自于中亚或西亚地区的商人有关,这从侧面体现了大同作为当时商业与贸易中心的开放与包容。北魏平城是当时的政治、经济、文化中心,多族群的融合导致了东信广场墓地古代居民体质类型的复杂和多样。本文还利用古人口学、古病理学方法初步探讨了东信墓地人群的人口构成、疾病与健康状况。东信墓地人群的性别结构为0.88:1,男女两性在死亡年龄分期的分布趋势上基本一致,均在壮年期达到高峰且以此为中心向两端递减。整体来看,东信人群的创伤率较低,社会关系和谐、社会状况安定。骨骼疾病的类型多样,包括肿瘤性疾病、感染性疾病、营养和代谢性疾病、先天性疾病、异位骨化等,但与其庞大的人口基数相比,显得寥寥可数,部分个体也仅为个别病理,这反映出东信人群相对健康的体质特征。另外,通过身高、体质量以及骨骼粗壮度三方面的推算与比较分析,使我们对该人群的整体体型特征也有了较为直观的认识。
徐明伟[4]（2021）在《有限空间人因参数对疲劳影响及防护研究》文中进行了进一步梳理光线不足、空间相对狭小复杂是有限空间的两大典型特点,长时间工作在有限空间中极易出现疲劳、注意力分散等症状,不但影响作业效率,还可能危及作业人员的人身安全以及引发安全生产事故。鉴于此,论文综合采用人机工效学、生物力学、信号处理、机械传动学等理论知识,先后开展了有限空间光环境实验、基于sEMG监测的有限空间侧低头作业疲劳实验等一系列实验,并采用数值模拟的方法,选择照度和作业姿势两个方面开展有限空间人因参数对作业人员疲劳的影响及防护研究。首先,本论文从探究有限空间光环境对作业人员视觉疲劳开始,在搭建的有限空间平台内进行打字作业1h,在50lx～700lx范围内设置7个光照梯度,使用眼动仪采集瞳孔直径数据和眨眼数据。实验结果表明,随着照度增大,瞳孔直径总体呈减小趋势,且瞳孔-照度关系符合幂函数关系;照度400lx,550lx,700lx环境下瞳孔直径变化率在-12%～8%之间浮动,且随着光照强度的增强,作业人员视觉疲劳发生的程度增加;在低照度50lx,100lx,2001x环境下,瞳孔直径变化率在-8%～4%之间浮动,且随着强度的减弱,作业人员视觉疲劳发生的程度也会增加。本研究提出使用窗口化的瞳孔直径标准差σ判断视觉疲劳出现时间,弱光照下对视觉造成的疲劳程度大于强光照下造成的疲劳,推荐有限空间作业照度为300lx。其次,在对有限空间光环境探究的基础上,针对有限空间高度受限,作业姿势受限的问题,选择典型有限空间作业姿势,利用JACK模拟软件建立三组典型有限空间作业姿势模型,对典型作业姿势进行工效学评估。发现下蹲（膝关节力矩62N·m）和弯腰姿势（力矩为59N·m）均分别对腰部和膝部的伤害较大,相比之下颈部侧曲姿势能更好的适应有限空间高度受限的特点。同时,利用Anybody模拟平台对颈部侧曲姿势所涉及的主要关键肌肉的受力情况进行数值模拟,模拟结果显示,随着侧曲角度的增加,颈部主要承力侧肌肉承担的负荷在变大,但增长的幅度存在差异,不同肌肉在头部侧曲过程中受力区别很大。在侧曲程度大于22.5°时,颈部肌肉受力出现明显的增大。再次,针对有限空间典型作业姿势,即颈部侧曲姿势进行sEMG疲劳实验。在搭建的高湿热环境的有限空间内,在工效学评估和颈部受力分析的基础上,选择3个受力梯度,使用sEMG对颈部三块肌肉:胸锁乳突肌、夹肌、肩部斜方肌进行疲劳实验。结果表明,随着颈部侧曲角度变大,中值频率斜率绝对值也在逐渐增大,疲劳程度增加。长时间颈部前屈姿势下的iEMG变化能一定程度的反映颈部疲劳状况,iEMG的增大在一定程度上反应肌肉疲劳程度,当肌肉发生重度疲劳时,iEMG波动性明显增加。MPF具有更好的非线性特征,本研究提出用窗口化的MPF的导数积聚程度来提取肌肉疲劳特征的新方法。结合本次实验,在长时间颈部侧曲情况下,建议单次作业姿势持续时间不超过20min,以保护颈椎。最后,基于颈部生理特征与功能的分析基础,根据外骨骼原理开发了针对典型作业姿势所涉及的颈部肌肉进行保护的外骨骼颈部保护系统。该系统具有自锁自解锁功能,主要由底座穿戴、连杆铰链、自锁自解锁控制系统三大组成部分。本研究为有限空间作业人员的环境、典型作业姿势的保护提供科学参考,对有限空间安全生产提供一定的技术支持。
刘岱昂,杨立,邓振华,高东,李馨,张营,王蓝,常云峰[5]（2020）在《基于CT测量典型椎体形态的华中地区成年人性别判别》文中研究说明目的通过计算机体层成像（computerized tomography,CT）技术测量第2胸椎与第3腰椎的形态学相关数据,分析其性别差异并建立性别判别分析方程。方法采集华中地区成年人影像资料样本274例（实验组203例,验证组69例）,分别对第2胸椎与第3腰椎的4个线性数据（椎体横向最大长度、纵向最大长度、椎孔横向最大长度、椎孔纵向最大长度）、1个角度数据（棘突间夹角）、2个面积数据（椎孔面积、椎体横断面总面积）进行测量,得出3个比值[椎体横向最大长度/纵向最大长度、椎孔横向最大长度/纵向最大长度、椎孔面积/（椎体横断面总面积-椎孔面积）]及1个角度（棘突间夹角）,建立判别方程进行性别判别分析。结果第2胸椎与第3腰椎形态与性别存在相关性,建立了4个单指标判别公式及11个多指标判别公式。验证组代入公式检验,得到单指标判别方程的最大判别准确率为75%,多指标判别方程的最大判别准确率为83%。结论利用第2胸椎与第3腰椎的形态学指标进行个体性别分析具有一定可行性。
赵新宇[6]（2020）在《小型履带式挖掘机驾驶室易用性设计研究》文中研究指明在挖掘机驾驶室设计中存在着重理性轻感性、重结构轻外观的现象,尤其是在产品的易用性上研究不足,制约了挖掘机行业的进一步发展。本文基于此问题,以小型履带式挖掘机驾驶室设计为研究对象,结合人机工程学、产品语义学以及易用性基础理论,构建易用性设计整合理论与评估模型,以提升驾驶室操作的易用性,提高操作者的舒适度及工作效率。本文通过文献归纳法、市场调研法、系统化法、问卷调查法和访谈法,主要研究过程与结果如下:对国内外易用性设计、挖掘机驾驶设计进行研究综述,分析亟待解决的问题。进而明确本文研究方向即以人机工程学、产品语义学和易用性基础理论构建的易用性设计整合理论为基础,以小型履带式挖掘机驾驶为研究对象开展的易用性设计模拟。根据易用性设计整合理论模型中所提取的六方面易用性设计需求,进行研究对象的易用性需求分析。其中分别从人机、功能指示、造型、色彩、心理和情感对操作者的使用需求进行了分析,使得设计更加符合操作者的生理以及心理上的期待。以上述研究为基础,对研究对象进行了易用性设计模拟,其中包括操作区域的功能布置、显示区域的合理布局等方面,依靠Rhino、keyshot等软件实现了最终设计结果和输出。构建多层次易用性评价模型作为此次设计模拟的评估方法,利用CATIA软件和综合层次分析模糊评价法对人体操作的舒适度、视野舒适范围和使用的易学程度进行评估,验证了此次小型履带式挖掘机驾驶室的设计提高了操作易用性及易理解性。针对此次的设计模拟进行评估,在人机舒适度和整体方面进行了评分,得出了驾驶室操作者们对此次易用性设计的综合性评价。研究结果表明易用性设计整合理论与评估模型对小型履带式挖掘机驾驶室设计有重要的理论指导与实践意义,不仅对舒适性与易操作性具有提升作用,而且增强了易学性与易理解性,更满足了操作者心理情感需求,同时对其他工程机械产品的设计亦有借鉴意义。本论文有图70副,表38个,参考文献61篇。
李燕[7]（2020）在《应用特征选择和机器学习算法预测类风湿关节炎病人的中医证型》文中认为医生对中医证型的准确判断对整个治疗过程有着至关重要的作用,它是了解疾病性质、判定病人身体状态、总体把握病人身体情况的重要概括。本研究通过利用类风湿关节炎患者的基础信息、病史信息以及症状等200个维度的特征信息,对类风湿关节炎的湿热痹阻证（60.5%）、痰瘀痹阻证（19.8%）、肝肾亏虚证（15.8%）和风寒阻络证（4%）等4种中医证型进行分类和预测。首先,针对临床诊断数据高维且稀疏的特性,我们提出缺失值、单一值、相关性、零重要度和低重要度等5个规则进行特征选择,而后应用6种典型的机器学习算法,K近邻算法、支持向量机算法、决策树算法、随机森林算法、人工神经网络算法和AdaBoost算法对病人的中医证型进行预测。经过特征选择,我们将原200维数据降至42维,其中包括年龄、舌诊和脉诊等信息。在验证特征选择的有效性时,我们将42维的特征子集与200维的特征全集在6个算法上的预测效果进行比较。结果显示,特征选择有效提高了预测器的预测精度,并大大降低了数据集的维度,在6个算法中的预测效果均不同程度地高于基于全部特征的预测准确率。特征选择辅助神经网络算法在类风湿关节炎病人的中医证型上的预测效果最好,准确率达88%。机器学习算法可以帮助医生找到和识别重要信息,并可以作为辅助诊断系统,有助于提高医生诊断的效率和准确率,并帮助医院优化管理流程。
王星月[8]（2020）在《考虑骨肌特性的汽车操纵部件人机交互设计》文中认为汽车操纵部件作为与驾驶员交互最多的部分,其布置参数的设计直接决定了驾驶员的驾驶姿态,从而影响驾驶员的驾驶体验感和驾驶舒适性。而目前国内乘用车主要是按照国际自动机工程师学会（SAE）的标准进行布置设计的,缺乏针对中国人体征进行人机参数设计以提升汽车驾驶舒适性的研究。目前国内外学者对于人机交互性能主观评价方法虽然很多,但尚无客观的方法对这一主观感觉进行量化分析,得出可应用于实车设计的具体人机布置参数。针对这一问题,本文将从骨肌力学特性的角度出发,结合仿真与台架实验结果,利用主客观综合评价方法获得定量化的舒适性评价指标,开发面向中国人人体体征的汽车人机数据库,并对各个百分位驾驶员的最优人机布置参数进行预测。具体研究内容如下:第一,在Anybody软件中建立处于驾驶姿态下的驾驶员全身骨骼肌肉模型,导入座椅模型和操纵部件模型,并根据实际驾驶员姿态约束各关节的角度和自由度,模拟真实驾驶员处于不同操纵部件布置参数下的骨骼肌肉受力情况。搭建出的仿真模型可以通过对人机布置参数和人体尺寸等数据的修改,从而输出相应的人体生物力学参数。第二,结合SAE汽车总布置设计标准以及汽车操纵部件的布置参数范围调研结果,进行4因子5水平的中心复合试验设计,优化实验次数。选取人机交互设计舒适性相关的评价指标,包括人体部位主观打分、主要关节角度值、各肌肉群激活程度值。选取12名驾驶员样本在六自由度柔性试验台架上进行实验,进行肌电信号的采集和主观评价打分,并完成相应的仿真对比试验。结合骨肌力学特性机理分析、仿真和台架实验结果,选取出驾驶员操纵状态下的主要工作肌肉群,包括肱肌、斜方肌（上部）、三角肌（中部）、腘绳肌、胫骨前肌和腓肠肌,将其肌肉激活程度作为汽车操纵部件布置舒适性的主要客观评价参数。第三,通过对比仿真与台架实验数据,验证了仿真与台架实验具有较高的一致性。分别利用层次分析法和主成分分析法,以6块肌肉的激活程度和身体部位舒适度评分为指标建立主客观舒适性评价函数,并根据评价函数获得95、90、50、10百分位男性驾驶员和50、5百分位女性驾驶员的最优人机布置参数范围。对各百分位驾驶员的舒适关节角度范围和各块肌肉激活程度范围进行分析,得出各百分位驾驶员的躯干的舒适姿态基本相同,而上下肢舒适姿态随着身高的增长而逐渐舒展,并且上肢主要发力肌肉为肱肌,下肢主要发力肌肉为胫骨前肌和腘绳肌。第四,通过对6个百分位驾驶员的响应曲面分析,建立人机布置参数与舒适性指标的多元回归方程,并结合响应优化器,求取最优舒适性指标下的人机布置参数。在舒适人机布置参数范围内,对24个不同身高尺寸的驾驶员模型进行仿真实验,通过曲线拟合建立身高尺寸与人机布置参数之间的量化映射关系,获得最优人机布置参数的预测模型,并将结果与台架实验获得的6个百分位驾驶员的数据进行对比,证明本文建立的模型对5百分位女性与95百分位男性之间的驾驶员的最优人机布置参数进行预测是有效可行的。
闫瑜[9]（2020）在《基于sEMG信号的前臂疲劳评价系统设计》文中研究指明脑卒中疾病极易复发,且有较高的致死率和极高致残率[1]。据流行病学推算[2],在75%的幸存者中通过自然恢复后有80%以上的患者带有明显残疾。在这些残疾患者中遗留有上肢运动功能障碍的占85%,经过康复治疗3-6个月后,只有30%左右的患者恢复了上肢运动功能,因此上肢康复训练显得尤为重要。在上肢康复训练中对肌肉疲劳的检测能够有效地避免患者在康复过程中因过度训练而产生二次伤害。本文以年轻正常人为例,根据RPE表对疲劳程度进行划分,并对上肢在进行肘部以及腕部伸屈运动后的不同疲劳程度进行前臂疲劳评价。本文写作是根据实验流程来进行安排的,实验流程为表面肌电信号的采集、有效段选取、肌电信号预处理、特征提取以及对疲劳度进行判定。文中采集肌电信号的仪器为E.M.G.SystemTB0810;我们要求测试者完成肘关节的伸屈,和腕关节的伸屈,主要完成的动作有保持上臂不动将1.25kg杠铃由体侧作为0°开始上举到135°停顿5秒后恢复到体侧;保持手臂不动,在负重1.25kg杠铃时以最大伸展程度为0°开始屈腕75°后停顿5秒恢复到体侧。采用TKE算子和基于短时能量对sEMG信号的有效部分进行检测,并对信号中三类常见的噪声（工频噪声、基线漂移以及白噪声）进行消噪预处理;文中利用频谱插值法、用数学形态理论以及基于EMD阈值针对上述噪声进行消噪处理,并对这些方法加以验证。文中选取平均功率频率（Select mean power frequency MPF）、中值频率（median frequency MF）积分肌电值（integrated electromyogram IEMG）和均方根（root mean square RMS）四个主要特征对男女不同程度的疲劳度进行分析。本文基于BP神经网络实现了对采集样本疲劳度进行评价;并且针对梯度下降法神经网络算法收敛慢、局限性大的缺点提出了优化方案;最后对比了梯度下降法神经网络和贝叶斯正规化BP神经网络两种方式的疲劳分类。
王琪[10]（2020）在《4-6岁肥胖儿童跑步步态特征的运动学研究》文中认为本研究为了了解4-6岁肥胖儿童的跑步步态特征,针对跑步运动学特征提出合理的幼儿体育教学活动方案,提高肥胖儿童跑步的科学性与合理性,同时丰富学龄前儿童的跑步步态数据库,为学龄前肥胖儿童的跑步量化评估提供科学依据。选取临汾市幼儿园69名儿童作为测试对象,运用Simi motion三维录像解析系统,对儿童的跑步步态进行运动学分析,并使用SPSS19.0软件对数据进行独立样本t检验、单因素方差分析及配对样本t检验,来判别学龄前肥胖与正常、不同年龄段、不同性别的跑步差异,以及经过幼儿体育教学活动后肥胖儿童的跑步步态运动特征变化。通过研究4-6岁肥胖儿童的跑步运动学特征,得出肥胖儿童与正常儿童、不同年龄肥胖儿童、不同性别肥胖儿童的跑步运动差异,结论如下:1、4-6岁肥胖儿童的跑步步态特征为:跑步周期时间长,单脚支撑百分比大,腾空百分比小。跑步步长长,速度慢,步频慢,提高速度往往通过改变步长这一方面,缓冲力量主要来自踝关节,蹬伸力量主要来自髋关节及踝关节,其他关节作用力较小。2、4-6岁肥胖儿童与正常儿童跑步差异:主要体现在肥胖儿童单脚支撑时间长,跑步周期时间长,跑步步长长,步长左右差异大,步频低,速度慢,单脚支撑百分比大,腾空百分小,腾空时间短,腾空高度低。在跑整个过程后,肥胖儿童踝关节受力作用大,而正常儿童的髋关节及膝关节作用力大,踝关节作用力小。3、4-6岁肥胖儿童随着年龄的变化,发现5.5岁肥胖儿童是一个拐点,5.5岁肥胖儿童符合快速跑的特征。5.5岁肥胖儿童跑步步长长,步长差值小,步频低,速度快,腾空时间短,腾空高度无明显差异。肘关节接近屈臂90°摆动,上肢手臂对跑步发挥作用大。5.5岁肥胖儿童通过屈髋和屈膝来缓冲地面冲击力,蹬伸力量,膝关节作用力相比其他年龄作用力大。4、4-5岁肥胖儿童跑步存在性别差异,5岁以后肥胖儿童跑步不存在性别差异。女肥胖儿童跑步优于男肥胖儿童。男肥胖儿童比女肥胖儿童能更好的发挥上肢手臂作用,蹬地阶段,女肥胖儿童的踝关节作用力大,男肥胖儿童的膝关节用力大。5、经过三个月的教学与训练,对比测试前后数据,得出:肥胖儿童的跑步步态更为成熟,身体形态、身体素质及其他方面都得到明显改善,说明体育教学训练计划合理,能够较好的指导教学实践。
二、判别中国人腕关节性别的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、判别中国人腕关节性别的研究（论文提纲范文）
（1）非接触式人体膝关节运动状态监测方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及需解决的问题 |
| 1.4 研究方案及论文结构 |
| 第二章 基于深度学习的人体髋-膝-踝和辅助点提取方法 |
| 2.1 基于Kinect3D相机的图像采集 |
| 2.1.1 彩色图像的采集 |
| 2.1.2 深度图像的采集 |
| 2.1.3 人体关节点部位数据的生成 |
| 2.2 基于深度学习的人体髋-膝-踝和辅助点提取 |
| 2.2.1 搭建人体髋-膝-踝关节及辅助点数据集 |
| 2.2.2 基于卷积神经网络的人体关节点及辅助点估计 |
| 2.2.3 训练结果及分析 |
| 2.3 本章总结 |
| 第三章 基于辅助点的非接触式人体膝关节模型参数提取 |
| 3.1 基于人体生物力学特性构建膝关节运动模型 |
| 3.1.1 人体髋-膝-踝关节运动模型 |
| 3.1.2 基于肌肉群生理学与关节运动的研究 |
| 3.1.3 增加辅助点的人体膝关节运动模型 |
| 3.2 非接触式人体膝关节运动状态处理方法 |
| 3.2.1 Kalman滤波算法 |
| 3.2.2 基于卡尔曼滤波算法的膝关节运动监测算法 |
| 3.2.3 惯性测量单元 |
| 3.3 非接触式人体膝关节运动监测方法 |
| 3.3.1 传统医学人体膝关节评分系统 |
| 3.3.2 增加辅助点的非接触式人体膝关节评分系统 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 基于IMU传感器运动状态和医学膝关节状态量表评估 |
| 4.1 非接触式人体膝关节健康监测系统硬件设计 |
| 4.2 非接触式人体膝关节健康监测系统软件设计 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 非接触式监测数据与IMU传感器运动状态评估 |
| 4.3.2 非接触式监测结果与传统医学膝关节量表评估 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）神经认知步态康复机器人的多模感知与交互设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 运动康复机器人研究现状 |
| 1.2.2 新型感知-认知康复机器人研究现状 |
| 1.2.3 人体姿态估计技术研究现状 |
| 1.2.4 类人机器人Nao和 Pepper研究现状 |
| 1.3 本章小结 |
| 第2章 人体姿态数据采集及稳定性分析 |
| 2.1 实验场地、设备介绍 |
| 2.2 人体姿态数据采集 |
| 2.2.1 实验方案设计 |
| 2.2.2 人体姿态数据采集及预处理 |
| 2.3 人体姿态数据处理 |
| 2.3.1 一种3D坐标变换2D坐标的新方法 |
| 2.3.2 不同运动状态下的人体稳定性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Pepper机器人的多模感知与交互设计 |
| 3.1 机器人样机介绍 |
| 3.2 基于Pepper机器人的感知和交互技术研究 |
| 3.2.1 多模感知及交互设计 |
| 3.2.2 情感语音交互设计 |
| 3.2.3 同步地图创建及精准定位研究 |
| 3.2.4 基于Pepper机器人的实时人体追踪设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于Pepper机器人的人体姿态估计研究 |
| 4.1 人体姿态估计网络设计 |
| 4.2 人体姿态估计在Pepper机器人上的应用 |
| 4.3 康复机器人深度学习应用解决方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 神经认知步态康复机器人临床试用 |
| 5.1 应用于临床的Pepper机器人设计 |
| 5.2 神经认知步态康复机器人临床试用及结果 |
| 5.2.1 实验患者招募、筛选及确定 |
| 5.2.2 实验环境及实验过程 |
| 5.2.3 机器人临床试用结果 |
| 5.3 临床用户报告及第三方检测报告 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）山西大同东信广场北魏墓地人骨研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 大同市自然与历史地理概况 |
| 1.2 东信广场墓地的考古学背景 |
| 1.3 研究目的及相关说明 |
| 第2章 东信广场墓地人群的古人口学研究 |
| 2.1 性别与死亡年龄的判定 |
| 2.2 性别与死亡年龄的统计 |
| 2.2.1 性别比例分布 |
| 2.2.2 死亡年龄结构 |
| 2.3 与相关人群的比较 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 东信广场墓地人群的古病理学研究 |
| 3.1 东信人群的骨骼创伤 |
| 3.1.1 颅骨的骨质创伤与骨折 |
| 3.1.2 其余骨骼的骨质创伤与骨折 |
| 3.1.3 东信人群的创伤特点 |
| 3.1.4 东信人群的创伤分析 |
| 3.2 东信人群的骨骼疾病 |
| 3.2.1 肿瘤性疾病 |
| 3.2.2 先天性疾病 |
| 3.2.3 关节性疾病 |
| 3.2.4 传染性疾病 |
| 3.2.5 营养及代谢性疾病 |
| 3.2.6 异位骨化 |
| 3.2.7 骨骼的其他病理 |
| 3.3 东信人群的牙齿疾病 |
| 3.3.1 龋齿 |
| 3.3.2 根尖脓肿/齿槽脓肿 |
| 3.3.3 牙周病 |
| 3.3.4 生前脱落 |
| 3.3.5 其他异常现象 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 东信广场墓地人群的体型研究 |
| 4.1 东信人群的身高推算 |
| 4.1.1 方法与结果 |
| 4.1.2 与相关人群的比较 |
| 4.2 东信人群的体质量估算 |
| 4.2.1 方法与结果 |
| 4.2.2 与相关人群的比较 |
| 4.3 东信人群的骨骼粗壮度 |
| 4.3.1 肱骨相关指数的计算与分析 |
| 4.3.2 股骨相关指数的计算与分析 |
| 4.3.3 胫骨相关指数的计算与分析 |
| 4.3.4 各指数与相关人群的比较分析 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 东信广场墓地人群的体质类型研究 |
| 5.1 颅骨的非测量特征观察 |
| 5.2 颅骨的测量性特征 |
| 5.3 颅骨的种系类型 |
| 5.4 与相关古代人群的比较 |
| 5.5 欧罗巴人种因素问题 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 结语 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 附图 |
| 攻读博士期间取得的科研成果 |
| 后记 |
（4）有限空间人因参数对疲劳影响及防护研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究意义 |
| 2 有限空间环境及疲劳研究现状 |
| 2.1 有限空间作业环境研究现状 |
| 2.1.1 有限空间危险有害因素分析研究现状 |
| 2.1.2 有限空间光环境对作业人员影响研究现状 |
| 2.2 作业姿势评估的研究现状 |
| 2.2.1 作业姿势分析研究现状 |
| 2.2.2 作业姿势评价方法研究 |
| 2.3 疲劳监测方法研究现状 |
| 2.3.1 人体疲劳产生机理 |
| 2.3.2 人体疲劳监测方法研究现状 |
| 2.4 外骨骼研究现状 |
| 2.5 研究内容及方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 有限空间光环境对作业人员视觉疲劳影响研究 |
| 3.1 有限空间光环境实验设计 |
| 3.1.1 实验人员及器材 |
| 3.1.2 实验环境设置 |
| 3.1.3 工作任务及流程设计 |
| 3.2 基于瞳孔变化的光环境对疲劳影响分析 |
| 3.2.1 瞳孔直径预处理 |
| 3.2.2 瞳孔直径随照度变化 |
| 3.2.3 作业时间对瞳孔直径影响分析 |
| 3.3 基于眨眼变化的光环境对疲劳分析 |
| 3.3.1 眨眼频率与照度关系 |
| 3.3.2 闭眼时长变化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 有限空间典型作业姿势工效学评估与生物力学模拟 |
| 4.1 基于Jack的作业姿势工效学评估 |
| 4.1.1 人体模型 |
| 4.1.2 检修作业姿势设定 |
| 4.1.3 OWAS分析 |
| 4.1.4 Low back分析 |
| 4.2 基于Anybody的颈部侧曲生物力学分析 |
| 4.2.1 颈部骨骼肌肉模型的建立 |
| 4.2.2 不同肌肉受力与激活程度分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于sEMG监测的有限空间侧低头作业疲劳实验 |
| 5.1 实验方案设计 |
| 5.1.1 实验环境设计及对象选择 |
| 5.1.2 实验过程 |
| 5.2 数据预处理 |
| 5.3 不同因素对颈椎疲劳影响研究 |
| 5.3.1 侧曲角度对于颈部肌肉疲劳特性的影响 |
| 5.3.2 侧低头作业时长对颈部疲劳影响分析 |
| 5.3.3 不同肌肉疲劳疲劳程度影响分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于外骨骼的颈部疲劳缓解装置设计研究 |
| 6.1 颈椎保护外骨骼装置需求分析 |
| 6.1.1 颈肩生理结构分析 |
| 6.1.2 颈部受力分析 |
| 6.2 颈部保护外骨骼机械结构设计 |
| 6.2.1 颈部保护外骨骼系统构成 |
| 6.2.2 带自锁功能的驱动装置设计 |
| 6.2.3 耦合模型及工作原理 |
| 6.2.4 机械结构组装 |
| 6.3 保护底座以及附件的设计 |
| 6.3.1 肩部底座设计 |
| 6.3.2 面部贴合底座设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于CT测量典型椎体形态的华中地区成年人性别判别（论文提纲范文）
| 1 对象与方法 |
| 1.1 对象 |
| 1.2 仪器 |
| 1.3 方法 |
| 1.3.1 样本数据收集 |
| 1.3.2 处理后指标及定义 |
| 1.3.3 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 观察者内及观察者间测量差异检验 |
| 2.2 各指标在两性间的比较 |
| 2.3 建立判别方程 |
| 2.4 判别方程的验证 |
| 3 讨论 |
（6）小型履带式挖掘机驾驶室易用性设计研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 注释变量表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 挖掘机与易用性设计研究现状 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 主要研究方法和研究内容 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 易用性设计整合理论及评价模型 |
| 2.1 易用性设计 |
| 2.2 易用性设计中的人机工程学分析 |
| 2.3 易用性设计中的产品语义分析 |
| 2.4 产品易用性设计的整合理论及评价模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 小型履带式挖掘机驾驶室易用性需求分析 |
| 3.1 驾驶室的结构布局分析 |
| 3.2 操作者心理易用性分析 |
| 3.3 操作者情感易用性分析 |
| 3.4 驾驶室的人机易用性分析 |
| 3.5 驾驶室的色彩易用性分析 |
| 3.6 驾驶室造型易用性分析 |
| 3.7 驾驶室功能指示易用性分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 小型履带式挖掘机驾驶室的易用性设计模拟 |
| 4.1 小型履带式挖掘机驾驶室布局易用性优化 |
| 4.2 小型履带式挖掘机驾驶室易用性设计展示 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 小型履带式挖掘机驾驶室设计实践易用性设计评估 |
| 5.1 基于CATIA的驾驶室人体舒适性评估 |
| 5.2 小型履带式挖掘机驾驶室易用性综合层次分析模糊评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 小型履带式挖掘机驾驶室色彩倾向调查表 |
| 附录2 小型履带式挖掘机驾驶室易用性程度调查表 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）应用特征选择和机器学习算法预测类风湿关节炎病人的中医证型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 中医数据研究 |
| 2.2 中医证型分类与预测 |
| 2.3 特征选择的研究现状 |
| 第3章 数据与模型 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 特征选择与预测模型 |
| 3.2.1 特征选择规则 |
| 3.2.2 预测模型 |
| 第4章 实验结果 |
| 4.1 特征选择结果 |
| 4.2 特征选择和证型预测效果 |
| 第5章 讨论 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（8）考虑骨肌特性的汽车操纵部件人机交互设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 驾驶员骨肌力学模型的建立 |
| 2.1 人体骨骼肌力学系统 |
| 2.1.1 驾驶员上肢骨肌力学特性分析 |
| 2.1.2 驾驶员下肢骨肌力学特性分析 |
| 2.2 生物力学仿真系统概述 |
| 2.3 驾驶员骨肌力学模型建立 |
| 2.3.1 全局参考系的设定 |
| 2.3.2 驾驶员模型设计 |
| 2.3.3 环境模型设计 |
| 2.3.4 驾驶员模型与环境模型的连接 |
| 2.3.5 仿真模型的参数修改 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 考虑骨肌力学特性的汽车人机交互实验设计 |
| 3.1 人机参数和实验水平选择 |
| 3.2 驾驶员样本选择 |
| 3.2.1 驾驶员尺寸数据的选择 |
| 3.2.2 驾驶员身高百分位的选择 |
| 3.2.3 驾驶员被试样本筛选 |
| 3.3 舒适性评价指标 |
| 3.3.1 主观评价指标 |
| 3.3.2 客观评价指标 |
| 3.4 台架实验设计方案 |
| 3.4.1 实验设备 |
| 3.4.2 六自由度柔性实验台架设计 |
| 3.4.3 实验次数优化设计 |
| 3.4.4 实验步骤 |
| 3.5 测量肌肉群的筛选 |
| 3.5.1 驾驶员驾驶姿态时的主要工作肌群分析 |
| 3.5.2 模拟仿真初步筛选肌肉 |
| 3.5.3 被测肌肉的MVC标定与通道设置 |
| 3.5.4 台架预实验验证仿真筛选结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑骨肌力学特性的汽车人机交互舒适性分析 |
| 4.1 台架与仿真数据一致性分析 |
| 4.2 主客观舒适性评价函数建立 |
| 4.2.1 客观不舒适度评价函数的建立 |
| 4.2.2 主观舒适度评价函数的建立 |
| 4.2.3 基于评价函数的主客观综合分析 |
| 4.3 基于主客观评价函数的人机布置参数设计 |
| 4.3.1 95th驾驶员最优人机布置参数设计 |
| 4.3.2 其他百分位驾驶员的最优人机布置参数设计 |
| 4.3.3 各百分位驾驶员最优人机布置参数范围分析 |
| 4.3.4 最优人机布置参数下的驾驶员关节角度和肌肉激活程度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 最优人机布置参数预测模型的建立 |
| 5.1 人机布置参数与舒适性指标之间的关系模型 |
| 5.2 人机布置参数预测模型的建立 |
| 5.3 预测模型的验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于sEMG信号的前臂疲劳评价系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 上肢康复机器人研究现状 |
| 1.2 肌肉疲劳检测常用的分析方法 |
| 1.3 章节安排 |
| 第2章 sEMG信号的选取与采集 |
| 2.1 sEMG信号 |
| 2.2 动作姿态规划 |
| 2.3 实验仪器及采集实验 |
| 2.4 实验注意事项 |
| 第3章 sEMG信号的预处理与有效段选取 |
| 3.1 sEMG信号的有效段选取 |
| 3.1.1 基于TKE算子有效段检测方法 |
| 3.1.2 基于短时能量的有效段检测方法 |
| 3.2 sEMG电信号的预处理 |
| 3.2.1 消除工频干扰 |
| 3.2.2 消除基线漂移 |
| 3.2.3 消除白噪声 |
| 3.2.4 除噪方法验证 |
| 3.2.5 除噪后的肌电信号 |
| 第4章 sEMG信号疲劳度判定 |
| 4.1 疲劳产生机制与判定 |
| 4.2 sEMG常见的特征信号 |
| 4.2.1 sEMG信号的时域特征信息 |
| 4.2.2 sEMG信号频域特征信息 |
| 4.3 特征提取 |
| 4.4 结果分析 |
| 第5章 疲劳评价 |
| 5.1 BP神经网络概述 |
| 5.2 梯度下降法预测肌肉疲劳 |
| 5.3 BP网络的学习过程 |
| 5.4 贝叶斯正规化法 |
| 5.4.1 正规化 |
| 5.4.2 贝叶斯反向传播 |
| 5.5 预测方法验证 |
| 5.5.1 梯度下降法仿真 |
| 5.5.2 贝叶斯正规化法仿真 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（10）4-6岁肥胖儿童跑步步态特征的运动学研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 学前体育教育在学前教育中具有十分重要的地位 |
| 1.2 儿童肥胖问题日益上升 |
| 1.3 学龄前儿童跑步动作技能的重要性 |
| 2 研究的目的与意义 |
| 2.1 研究目的 |
| 2.2 研究意义 |
| 2.2.1 理论意义 |
| 2.2.2 实践意义 |
| 3 文献综述 |
| 3.1 相关概念界定 |
| 3.2 关于学龄前儿童肥胖的研究 |
| 3.3 关于跑步动作的研究 |
| 3.4 关于肥胖儿童步态的研究 |
| 3.5 国外步态的相关研究 |
| 4 研究对象与方法 |
| 4.1 研究对象 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 文献资料法 |
| 4.2.2 专家访谈法 |
| 4.2.3 测试法 |
| 4.2.4 录像解析法 |
| 4.2.5 数理统计法 |
| 4.2.6 对比分析法 |
| 5 结果与分析 |
| 5.1 4-6岁肥胖儿童与正常儿童跑步运动学参数对比 |
| 5.1.1 4 岁肥胖儿童与正常儿童跑步运动学参数对比 |
| 5.1.2 4.5 岁肥胖儿童与正常儿童跑步运动学参数对比 |
| 5.1.3 5 岁肥胖儿童与正常儿童跑步运动学参数对比 |
| 5.1.4 5.5 岁肥胖儿童与正常儿童跑步运动学参数对比 |
| 5.1.5 6 岁肥胖儿童与正常儿童跑步运动学参数对比 |
| 5.2 4-6岁肥胖儿童跑步运动学参数年龄与性别特征 |
| 5.2.1 4-6岁肥胖儿童跑步运动学参数年龄特征 |
| 5.2.2 4-6岁肥胖儿童跑步运动学参数性别特征 |
| 5.3 4-6岁肥胖儿童跑步步态特征分析 |
| 5.4 4-6岁肥胖儿童跑步教学实践指导 |
| 5.4.1 4-6岁肥胖儿童测试前后基本情况对比 |
| 5.4.2 4-6岁肥胖儿童测试前后跑步时间参数对比 |
| 5.4.3 4-6岁肥胖儿童测试前后跑步空间参数对比 |
| 5.4.4 4-6岁肥胖儿童测试前后跑步时空参数对比 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、判别中国人腕关节性别的研究（论文参考文献）
- [1]非接触式人体膝关节运动状态监测方法的研究[D]. 严纯贤. 北方工业大学, 2021(01)
- [2]神经认知步态康复机器人的多模感知与交互设计[D]. 张宇. 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院), 2021(08)
- [3]山西大同东信广场北魏墓地人骨研究[D]. 李鹏珍. 吉林大学, 2021(01)
- [4]有限空间人因参数对疲劳影响及防护研究[D]. 徐明伟. 北京科技大学, 2021
- [5]基于CT测量典型椎体形态的华中地区成年人性别判别[J]. 刘岱昂,杨立,邓振华,高东,李馨,张营,王蓝,常云峰. 法医学杂志, 2020(05)
- [6]小型履带式挖掘机驾驶室易用性设计研究[D]. 赵新宇. 辽宁工程技术大学, 2020(02)
- [7]应用特征选择和机器学习算法预测类风湿关节炎病人的中医证型[D]. 李燕. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [8]考虑骨肌特性的汽车操纵部件人机交互设计[D]. 王星月. 吉林大学, 2020(08)
- [9]基于sEMG信号的前臂疲劳评价系统设计[D]. 闫瑜. 长春大学, 2020(01)
- [10]4-6岁肥胖儿童跑步步态特征的运动学研究[D]. 王琪. 山西师范大学, 2020(08)